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首先要将任务分解为称为节点的离散步骤。然后，需要描述每个节点不同的决策逻辑和状态转换方式。最后，通过一个共享状态将各个节点连接起来，每个节点都可以读写该状态。...

智能体是将大语言模型与工具相结合，创建能够对任务进行推理、决定使用哪些工具并迭代地寻求解决方案的系统。...

temperature，这是一个控制模型输出随机性的参数。它决定了模型在生成文本时是更“保守”还是更“富有创造性”。...

LangChain的诞生，旨在成为构建大语言模型（LLM）应用的最佳入门平台，同时兼具灵活性与生产级稳定性。...

在计算机科学中，当我们谈论“算法”的时候，不仅仅在关心它能否解决问题，还关心它用多快的速度解决问题以及需要多少资源。这里的资源主要是时间和空间。算法复杂度，就是衡量算法消耗...

Embedding 层（词嵌入层）是 Transformer / GPT 模型的第一个关键步骤，它的作用是把 「离散的 token（整数 ID）」转化为「连续的向量表示」 ...

当前，人工智能（AI）正经历一场深刻的范式革命，其发展核心已从单纯追求模型规模的"大"转向追求能力、效率与应用广度的"强"。这一转变标志着AI发展进入了一个更加注重实际价值...

系统梳理 Python 异步编程原理与实践，结合事件循环、并发模型与应用场景，帮助读者由理解走向运用。...

深入剖析 LangChain 未来演化方向，解读 LangSmith、LangGraph 与 AI 编排平台在可观测性、调试、评估与 AgentOps 中的系统化价值。...

从零实现一个精简版 LangChain，亲手搭建架构、Runnable 与 Agent 核心机制，在实践中理解框架本质，夯实 AI 应用开发的底层能力。...

借助 LangServe 与 FastAPI，将 LangChain 应用一键发布为可调用 API，支持流式输出，轻松实现从原型到生产的快速落地。...

MCP这东西，别光看网上说，自己动手试试，一试一个不吱声，来看看一个AI应用落地实战派对MCP的体验和结论吧。...

全面解析 LangGraph 的持久化机制与多智能体协作流程，掌握长流程任务管理、状态同步和分段执行的核心方法与实践技巧。...

深入解读LangGraph图式Agent架构，全面掌握节点状态机与图调度核心机制，助力构建复杂智能工作流。...

深入剖析 FAISS、Chroma 与 Retriever 机制，带你掌握高效语义搜索与内容召回的核心实现。...

深度剖析 RAG 源码，全面解密 Retriever、Embedding 与 ChainType，助你从原理到实战构建高效 RAG 系统。...